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AI

AutoML-Zero:誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(1/2)

1.AutoML-Zero:誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(1/2)まとめ ・従来のAutoMLは人間が設計した部品を組み合わせて新たな解決策を構築することに焦点を当てた ・部品そのものを探索する事は大きな利点がある...
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EfficientDet:規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(2/2)

1.EfficientDet:規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(2/2)まとめ ・EfficientDetは物体検出器の解像度/深さ/幅を一緒に拡大する、新しい複合スケーリング手法を採用 ・三つの最適化の結果、従来の最先端...
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EfficientDet:規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(1/2)

1.EfficientDet:規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(1/2)まとめ ・物体検出アプリケーションは様々な場所で必要とされるため計算能力の限界など様々な制約を受ける ・様々な制約にも適応できる正確で効率的な物体検出...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデル...
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MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)

1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)まとめ ・精度とEdge TPU上で実行された際の速度を両立させるAutoMLをした結果MobileNetEdgeTPUモデル誕生 ・既存のモバイルモデルよりも同一精度...
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